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如何选择NoSQL数据库

NoSQL,指的是非关系型的数据库。随着互联网web2.0网站的兴起,传统的关系数据库在应付web2.0网站,特别是超大规模和高并发的

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SNS类型的web2.0纯动态网站已经显得力不从心,暴露了很多难以克服的问题,而非关系型的数据库则由于其本身的特点得到了非常迅速的发展。

NoSQL(NoSQL

= Not Only SQL

),意即“不仅仅是SQL”,是一项全新的数据库革命性运动,早期就有人提出,发展至2009年趋势越发高涨。NoSQL的拥护者们提倡运用非关系型的数

据存储,相对于铺天盖地的关系型数据库运用,这一概念无疑是一种全新的思维的注入。

从这一新兴技术中选择一款正确的NoSQL数据库是非常具有挑战性的。比一下网建议在选择时考虑以下因素:

并发控制

发控制指的是当多个用户同时更新运行时,用于保护数据库完整性的各种技术。并发机制不正确可能导致脏读、幻读和不可重复读等此类问题。并发控制的目的是保

证一个用户的工作不会对另一个用户的工作产生不合理的影响。在某些情况下,这些措施保证了当用户和其他用户一起操作时,所得的结果和她单独操作时的结果是

一样的。在另一些情况下,这表示用户的工作按预定的方式受其他用户的影响。

封锁

就是事务T在对某个数据对象(例如表、记录等)操作之前,先向系统发出请求,对其加锁。加锁后事务T就对该数据对象有了一定的控制,在事务T释放它的锁之前,其它的事务不能更新此数据对象。

封锁是一次只允许一个用户读取或修改的一种机制,是实现并发控制的一个非常重要的技术。

MVCC

Multi-Version Concurrency Control多版本并发控制,维持一个数据的多个版本使读写操作没有冲突。MVCC优化了数据库并发系统,使系统在有大量并发用户时得到最高的性能,并且可以不用关闭服务器就直接进行热备份。

ACID

数据库事务正确执行的四个基本要素的缩写。包含:原子性(Atomicity)、一致性(Consistency)、隔离性(Isolation)、持久

性(Durability)。一个支持事务(Transaction)的数据库系统,必需要具有这四种特性,否则在事务过程(Transaction

processing)当中无法保证数据的正确性,交易过程极可能达不到交易方的要求。

None

一些系统不提供原子性。

镜像

数据库镜像是DBMS根据DBA的要求,自动把整个数据库或其中的关键数据复制到另一个磁盘上,每当主数据库更新时,DBMS会自动把更新后的数据复制过去,即DBMS自动保证镜像数据与主数据的一致性。

镜像分为同步和异步。

数据存储

指的是数据的物理特性怎样被存储在数据库中。

磁盘 数据被存储在硬盘驱动器里;

GFS或谷歌文件系统是一个由谷歌开发的专有的分布式文件系统;

Hadoop是Apache软件框架,免费许可下支持数据密集型分布式应用程序;

RAM随机存储器;

插件 可以添加外部插件;

Amazon S3通过Web服务接口提供存储;

BDB:BDB

全称是 “Berkeley DB”,它是MySQL具有事务能力的表类型,由Sleepycat

Software开发。BDB表类型提供了MySQL用户长久期盼的功能,即事务控制能力。在任何RDBMS中,事务控制能力都是一种极其重要和宝贵的功

能。事务控制能力使得我们能够确保一组命令确实已经全部执行成功,或者确保当任何一个命令出现错误时所有命令的执行结果均被退回。

实现语言

实现语言会影响数据库的发展速度。典型的NoSQL数据库是用低级语言如C / C + +编写的。另一方面,那些更高层次的语言如Java,使自定义更容易。

实现语言有:C, C++, Erlang, Java, Python

特性

考虑下列哪一个特点对你的数据库是最重要的:

持久性

可用性

一致性

分区容忍性

证书类型

下面这些许可证是一个不同的开放源码许可的形式:

GPL:通用公共许可证

BSD:伯克利软件分发

MPL:Mozilla公共许可证

EPL:Eclipse公共许可证

IDPL:最初的开发者的公共许可证

LGPL:较宽松通用公共许可证

存储类型

存储类型是NoSQL数据库最大的不同,是决定使用哪款数据库的一个首要指标。

关键字:支持get、put和删除操作

按列存储:相对于传统的按行存储,数据集成容易多了

面向文件系统:存储像是JSON或XML这样的结构化文件,很容易就能从面向对象软件中获取数据。

MongoDB与MySQL:如何选择

MongoDB和MySQL分别是领先的开源NoSQL和关系数据库。哪个最适合您的应用程序?

在1990年代的互联网泡沫时期,用于Web应用程序的一种通用软件堆栈是LAMP,它最初代表Linux(OS),Apache(Web服务器),MySQL(关系数据库)和PHP(服务器编程语言)。MySQL是首选的数据库,主要是因为它是免费的开源代码,并且具有良好的读取性能,非常适合从数据库动态生成网站的“ Web 2.0”应用程序。

之后,代表MongoDB(文档数据库),Express(Web服务器),AngularJS(前端框架)和Node.js(后端JavaScript运行时)的MEAN堆栈开始流行。除其他原因外,MEAN堆栈很有吸引力,因为您需要了解的唯一语言是JavaScript。与等效的LAMP堆栈相比,它还需要更少的RAM。

MySQL AB的Monty Widenius和David Axmark最初于1994年开始开发MySQL。产品名称中的“ My”是指Widenius的女儿,而不是英语单词“ my”。MySQL旨在与mSQL(又名Mini)兼容。 SQL),并添加了SQL查询层和开放源代码许可(实际上是专有和GPL双重许可)。MySQL的公共发行版于1996年底开始,并且每年或每两年持续发行一次。MySQL是当前最受欢迎的关系数据库。

Sun Microsystems于2008年以10亿美元的价格收购了MySQL AB,Oracle于2010年收购了Sun。在Oracle收购MySQL的广泛关注中,Widenius在收购Oracle之前就将MySQL 5.5合并到了MariaDB中。MariaDB努力维护与Oracle MySQL版本的兼容性。

与功能更强大的商业关系数据库(例如Oracle数据库,IBM DB / 2和Microsoft SQL Server)相比,MySQL最初是一个相当低端的关系数据库,尽管它足以成为动态网站的后备存储。多年来,它增加了您希望从关系数据库获得的大多数功能,包括事务,参照完整性约束,存储过程,游标,全文索引和搜索,地理索引和搜索以及群集。

尽管MySQL现在支持“大数据库”功能,例如主从部署,与Memcached一起使用以及水平分片,但它仍通常用于中小型部署。将MySQL扩展到多个从属服务器可以提高读取性能,但是只有主服务器才能接受写请求。

AWS提供了两种形式的MySQL即服务,即Amazon RDS和Amazon Aurora。后者具有更高的性能,可以处理TB级的数据,更新副本的延迟时间更短,并且可以直接与Oracle数据库和SQL Server竞争。

MongoDB是高度可伸缩的操作文档数据库,可在开源版本和商业企业版本中使用,它可以在本地运行或作为托管云服务运行。托管云服务称为MongoDB Atlas。

MongoDB无疑是NoSQL数据库中最受欢迎的数据库。它的文档数据模型为开发人员提供了极大的灵活性,而其分布式体系结构则提供了很好的可伸缩性。因此,通常选择MongoDB用于必须管理大量数据,得益于水平可伸缩性并处理不适合关系模型的数据结构的应用程序。

MongoDB是一个基于文档的存储,在其之上还具有一个基于图形的存储。MongoDB实际上并不存储JSON:它存储BSON(二进制JSON),该扩展了JSON表示(字符串)以包括其他类型,例如int,long,date,浮点,decimal128和地理空间坐标。

MongoDB可以使用数据的类型生成正确的索引类型,从而在数据的单个副本上生成多模式图形,地理空间,B树和全文本索引。MongoDB使您可以在任何文档字段上创建索引。MongoDB 4具有多文档事务,这意味着即使必须标准化数据设计,您仍然可以获得ACID属性。

默认情况下,MongoDB使用动态模式,有时称为无模式。单个集合中的文档不需要具有相同的字段集,并且字段的数据类型可以在集合中的不同文档之间有所不同。您可以随时使用动态模式更改文档结构。

但是,可以使用架构治理。从MongoDB 3.6开始,MongoDB支持JSON模式验证,您可以在验证器表达式中将其打开。

在LAMP和MEAN堆栈上存在很多变化。例如,您可以在Windows(WAMP)或MacOS(MAMP)上运行而不是Linux OS。您可以运行IIS(WIMP),而不是Windows上的Apache Web服务器。

您可以运行PostgreSQL或SQL Server,而不是LAMP堆栈中的MySQL关系数据库。如果您需要全球分布,则可以运行CockroachDB或Google Cloud Spanner。可以使用Perl或Python代替PHP语言。如果要使用Java或C#进行编码,则需要考虑单独的堆栈系列。

您可以运行Couchbase或Azure Cosmos DB以获得更好的全局分布,而不是MEAN堆栈中的MongoDB文档数据库。可以使用十二个Node.js Web服务器框架中的任何一个来代替Express 。除了AngularJS前端框架,您还可以运行Angular 2或React。

选择数据库时要问的最重要的问题是:

这些问题中的几个会趋于缩小数据库的选择范围,但是与制定LAMP堆栈时相比,我们有更多选择。如果您要构建一个应用程序,并且该应用程序必须在99.999%的时间内对全世界的用户都具有高度的一致性,那么只有少数几个数据库适合您。如果您的应用程序将在工作日的上午9点至下午6点在一个国家/地区使用,并且可以容忍最终的一致性,那么几乎所有数据库都可以使用,尽管某些数据库对于开发人员和操作员而言更容易,而某些数据库则可以为您的主要使用场景提供更好的性能。

虽然LAMP和MEAN堆栈一次是Web应用程序的良好解决方案,但现在都不是最佳选择。而不是盲目采用任何一种,您应该仔细考虑用例,并找到一种可在可预见的将来为您的应用程序服务的体系结构。

您什么时候需要关系数据库(例如MySQL)用于新应用程序?除了对标准SQL的明显支持外,关系数据库本身将数据强制为具有一致的强类型字段的表格模式,并且只要您利用规范化就可以帮助您避免数据重复。

另一方面,如果您还需要偶尔的自由格式文档,则MySQL和许多其他关系数据库也支持RFC 7159定义的JSON数据。如果您还想使用XML文档和XPath或XSLT,则大多数关系数据库都可以提供这种能力。

您何时需要像MongoDB这样的文档数据库?如果您的主要用例需要允许使用自由格式的数据,在文档之间更改类型的字段,随时间变化的架构或嵌套的文档,则NoSQL数据库将满足要求。另外,如果您的应用程序是用JavaScript编写的,那么文档数据库的JSON格式将很自然。

作者: Martin Heller是InfoWorld的特约编辑和审稿人。他曾担任Web和Windows编程顾问,从1986年至2010年开发数据库,软件和网站。最近,他担任Alpha Software技术和教育副总裁以及Tubifi董事长兼首席执行官。

数据库应该选择什么?

1.数据量太大,比如上亿,就用oracle,优点上亿数据对Oracle来说轻飘飘的,也不用太多优化配置,缺点安装比较麻烦,上手比较慢。

2.数据量较大,比如千万级,用postgresql,它号称对标Oracle,处理千万级数据还是可以的,也是易学易用。

3.数据量一般,比如百万级,用mysql,这个级别的数据量mysql处理还是比较快的。

4.数据量较小,比如十万以下,sqlite、access都可以。

上面是基于单表操作的数据量,你看着选。

简单易用的数据库哪个比较好?这个要具体看你的用途,如果数据量比较少(10万左右),追求简约简单,免费开源的sqlite就行,如果数据量比较多,考虑到高并发、分布式,可以使用专业的mysql、postgresql,下面我分别简单介绍一下,感兴趣的朋友可以尝试一下:

小巧灵活sqlite

这是基于c语言开发的一个轻量级关系型数据库,短小精悍、免费开源,个人使用无需繁琐的配置,只需一个简单的运行库便可直接使用,针对各种编程语言都提供了丰富的API接口, java、 python、c#等都可轻松操作,如果你存储数据量不多,只是本地简单的操作(读多写少),可以使用一下这个数据库,占用内存非常少,轻便灵活,当然,在高并发、数据量大的情况下就不合适了:

专业强大mysql

这是目前应该广泛使用的一个关系型数据库,免费开源跨平台,在信息系统开发方面一直占据着主力位置,如果你从事于web开发或者网站后台建设,那么这个数据库一定非常熟悉,支持高并发、分布式,存储数据量相对于sqlite来说,更多也更安全,索引、触发器、存储过程等功能非常不错,支持数据导入导出、恢复备份,只要你熟悉一下基本使用过程,很快就能掌握和运用:

免费开源postgresql

这是加州大学计算机系开发的一个对象-关系型数据库(自由软件),免费、开源、跨平台,支持流计算、全文检索、图式搜索、并行计算、存储过程、空间数据、K-V类型,相比较mysql来说,在复杂查询、高并发下更稳定、性能更优越,可扩展性、可维护性非常不错,但也有劣势,例如新旧版本不分离存储,没有Coverage index scan等,总体使用效果来说还不错:

当然,除了以上3个数据库,还有许多其他数据库,像mssql、oracle等也都非常不错,对于存储和处理数据来说绰绰有余,只要你熟悉一下基本使用过程,很快就能入门的,网上也有相关教程和资料,介绍的非常详细,感兴趣的话,可以搜一下,希望以上分享的内容能对你有所帮助吧,也欢迎大家评论、留言进行补充。

最符合初学者理解和入门的是Access,因为它和Excel本来就是一个套件,相互转化容易,复制粘贴即可,非常好理解库、表、字段、键的概念。

如果数据量不大,强烈推荐试试Filemaker,脚本化编程,自由定制输入界面、工作流程,非常便捷高效。

最近杀出来的airtable,更是简单高效,界面美观,操作与电子表格相当,发展势头也非常迅猛。

二者侧重点有所不同,用户可根据需要选择

作为一个软件开发人员,长期需要和数据库打交道,个人更加青睐于MySQL。虽然可能基于你的Excel原因,有些人会建议你使用Access数据库,但是基于我个人的 意见,我并不建议你那样做。采用MySql的具体理由如下:

1.MySQL具有普遍性,在国内的环境中,绝大多数的互联网企业采用的是MySQL。有了广大的用户基础后,针对于各种问题网上也能更好地找到解决方案。

2.MySQL相对于Oracle而言,更加轻量化,针对于从Excel量级的数据,没必要使用Oracle。同时MySQL是完全免费的,不用担心版权及费用问题,无论对个人还是对预算有限的企业而言都是很好的选择。

3.MySQL高度兼容标准SQL,这对于以后迁移到其他数据库而言,也能很大程度地降低学习成本。

希望我的回答能够对你有所帮助!!![耶][耶][耶]

Excel办公确实便利,可以做一些简单的数据分析,但涉及大量复杂的数据运算,就会遇到和题主一样的问题,运算速度慢,如果主机性能不是很好,还有可能面临电脑死机,数据丢失等问题。

遇到这种情况,我们该如何解决呢?数据库的重要性显而易见!

现在, 我将用3分钟的时间,与您探讨该选择何种数据库,以及选择它的理由,是否有更优的解决方案呢?

MySQL数据库,90%的企业都会选择它

数据库选得好,企业的数据安全,资产安全,也就得到了保障。那么该如何选择数据库呢?这个跟你的业务量和业务服务行业,密不可分。

如果你只是上班打卡,用SQL server就可以了;

如果你要储存会话信息,用户配置信息,购物车数据,建议使用NoSQL数据库;

不过90%的企业或个人,首选数据库都是MySQL数据库。

为什么这么说?

因为,它集 低成本、高可用、可靠性强、易用性强、体积小、速度快开放源码 等特性于一身,所以在金融、财务、网站、 数据处理 等应用领域,它占据着独一无二的优势。

这也是几乎所有企业都选择它,来存储数据的原因。

加之MySQL数据库,支持多种存储引擎,支持大型数据库,可以处理成千上万条记录,还提供用于管理、检查、优化数据库操作的工具。

因而,MySQL尤其受个人,以及中小企业的推崇。

虽然MySQL数据库简单易用,但我还是不会部署该怎么办?

别担心,现在市面上已经出现了,一种自带数据库的新型办公软件。

比如说,云表企业应用平台,一款兼容excel功能,但功能更为强大的办公软件,它就内嵌了MySQL数据库。 (文末有免费获取方式)

云表内嵌的MySQL数据库,有何优点?

1. 性能更加优化,更加兼容系统。因为云表的研发人员,时刻更新维护MySQL数据库。

2. 省去自己手动部署的麻烦。但如果你熟悉部署数据库,想把数据库改成Oracle或SQL server等数据库,也可以设置。(不过,我建议IT小白还是 “拿来即用” 就好)

3. 快速实时计算。数据分析实时交互,完全满足管理决策中的临时性分析,多变的业务需求,以及频繁的结果刷新。

4. 通过自带的内存计算引擎,无需事先建立CUBE,IT部门将告别报表延时报表分析,亿级数据秒级响应。

内嵌的MySQL数据库是否可靠

云表不仅是一款办公软件,同时还是一款开发工具。

通过它,你将解决以下问题:

复杂的数据运算,精确到行列的权限管控,以及工作流,海量用户同时在线办公,数据透视,制作像销售单,洽谈合同等表单报表,一份制作,即可重复录用......

你还可以通过它,与电子称、地磅等进行对接,与用友金蝶等三方系统集成,生成条形码,扫码出入库,生成移动端APP...... 基本上业务所需的功能,你都可以放心交给它做。

它最大的亮点就是,你可以 用使用excel的手法,用它来开发业务应用。

而且,可视化的 拖拉拽 之后,开发出来的ERP、WMS、OA、进销存等业务应用,还秉承了MySQL数据库增删改查的功能特性。

没错,用云表开发出来的业务应用,是允许二次开发的,而且功能可以随时增删改查,轻松满足大集团精细化的数据控制需求。

不过,大家最关心的应该是数据安全问题吧。

数据存放在云表内嵌的MySQL数据库,是安全不丢失的,它提供了多种数据存储的方式,本地部署,云端部署,混合部署,任君挑选!

正因如此,像 恒逸石化、许继电气、航天科工委、中铁、中冶、云南小松 等大型集团,才鼓励内部员工去学习云表。

篇幅所限,只说到这里,说太多你也不会看。

免费 的软获取方式在下方:

数据库的用处可大着呢,不仅可以实现数据共享,减少数据冗余度,还能实现对数据的集中控制,保持数据的一致性和可维护性。选取简单易用的数据库,你有什么好的建议呢,留言让我们看到噢!

题主强调了简单易用。所以推荐最简单三个。

1.Access。

2.Excel。

3.飞书文档、腾讯文档、石墨文档等的表格。

如果要做分析,数据量才比较大,建议Access,还是专业的更好一些。网上教程也很多,比较容易学。而且建议用早一点的版本,比如2003或者2007,Access这些年微软一直想从office里去掉,奈何用的人还是很多,所以不敢去掉,但是采取了一种比较恶心的方法让用户放弃,就是每发布一个新版本,就去掉一些好用的功能,所以说Access是越早的功能越强。

还一个推荐就是Sql Server Express版本,是SQL Server的免费版本,不要钱,基本功能都有,要比sqllite等强大的多

这要结合你个人实际情况来定,有计算机基础,懂一点数据库的话那么市场上的那些软件都可以用,常用有oracle,sqlserver,mysql等,要上手快还是sqlserver比较快,界面操作也比较直观;如果一点基础都没有,但是又要分析数据的话可以用微软自带的一个access,这个上手比较快。决定用哪一种之后还是要买点教材看,简单的sql查询要会,熟练之后也能提高工作效率。

个人使用数据库的话,只存数据不做分析,SQLite就足够了。

NoSQL数据库应该怎么选取

NoSQL不像传统关系型库那样有统一的标准,也不具有普适性。所以要根据应用和数据的存取特征来选择适合的NoSQL。如果以前没有接触过NoSQL,MongoDB是一个比较好的选择,他支持的所以和查询能力是所有NoSQL中最强大的,缺点是索引的成本和文档大小限制。如果是使用Hadoop大数据分析,数据基本上不存在修改,只是插入和查询,并且需要配合Hadoop的MR任务,HBase会是很好的选择。如果要求有很强的扩展能力,高并发读写和维护方便,Casaandra则是不错的选择。当然除了上面三个流行的NoSQL,还有很多优秀的NoSQL数据库,而且他们都有各自擅长领域,所以需要了解你们产品自身的特点然后分析选择哪种才是最适合的,往往在大型系统中不是单一的数据库,而是使用多种数据库组合。

哪个属于Nosql数据库

NoSQL,泛指非关系型的数据库。随着互联网web2.0网站的兴起,传统的关系数据库在处理web2.0网站,特别是超大规模和高并发的SNS类型的web2.0纯动态网站已经显得力不从心,出现了很多难以克服的问题,而非关系型的数据库则由于其本身的特点得到了非常迅速的发展。

常见的Nosql数据库有:

一、Redis数据库

Redis(RemoteDictionaryServer),即远程字典服务,是一个开源的使用ANSIC语言编写、支持网络、可基于内存亦可持久化的日志型、Key-Value数据库,并提供多种语言的API。从2010年3月15日起,Redis的开发工作由VMware主持。从2013年5月开始,Redis的开发由Pivotal赞助。

二、MongoDB数据库

MongoDB是一个介于关系数据库和非关系数据库之间的产品,是非关系数据库当中功能最丰富,最像关系数据库的。它支持的数据结构非常松散,是类似json的bson格式,因此可以存储比较复杂的数据类型。

Mongo最大的特点是它支持的查询语言非常强大,其语法有点类似于面向对象的查询语言,几乎可以实现类似关系数据库单表查询的绝大部分功能,而且还支持对数据建立索引。

扩展资料:

对于NoSQL并没有一个明确的范围和定义,但是他们都普遍存在下面一些共同特征:

一、易扩展

NoSQL数据库种类繁多,但是一个共同的特点都是去掉关系数据库的关系型特性。数据之间无关系,这样就非常容易扩展。无形之间,在架构的层面上带来了可扩展的能力。

二、大数据量,高性能

NoSQL数据库都具有非常高的读写性能,尤其在大数据量下,同样表现优秀。这得益于它的无关系性,数据库的结构简单。一般MySQL使用Query Cache。NoSQL的Cache是记录级的,是一种细粒度的Cache,所以NoSQL在这个层面上来说性能就要高很多。

三、灵活的数据模型

NoSQL无须事先为要存储的数据建立字段,随时可以存储自定义的数据格式。而在关系数据库里,增删字段是一件非常麻烦的事情。如果是非常大数据量的表,增加字段简直就是——个噩梦。这点在大数据量的Web2.0时代尤其明显。

四、高可用

NoSQL在不太影响性能的情况,就可以方便地实现高可用的架构。比如Cassandra、HBase模型,通过复制模型也能实现高可用。

参考资料来源:百度百科-NoSQL

nosql数据库的四种类型

nosql数据库的四种类型如下:

1.key-value键值存储数据库:

相关产品: Redis、Riak、SimpleDB、Chordless、Scalaris、Memcached.

主要应用: 内容缓存,处理大量数据的高负载访问,也用于系统日志。

优点:查找速度快,大量操作时性能高。

2.列存储数据库:

相关产品: BigTable、HBase、Cassandra、HadoopDB、GreenPlum、PNUTS.

主要应用: 分布式数据的储存与管理。

优点:查找速度快,可扩展性强,容易进行分布式扩展。

缺点:功能相对局限。

3.文档型数据库

相关产品:MongoDB、CouchDB、ThruDB、CloudKit、Perservere、Jackrabbit.

主要应用: web应用,管理面向文档的数据或者类似的半结构化数据。

优点:数据结构灵活,表结构可变,复杂性低。

缺点:查询效率低,且缺乏统一的查询语言。

4.Graph图形数据库

相关产品: Neo4J、OrientDB、InfoGrid、GraphDB.

主要应用: 复杂,互连接,低结构化的图结构场合, 专注构建关系图谱。

优点: 利用图结构相关算法, 可用于构建复杂的关系图谱。

缺点: 复杂度高。


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